化工分析相关mofs机器学习计算化学材料技术

专题一：计算化学与人工智能驱动的MOFs性能预测与筛选技术】
内容涵盖：DFT结构优化、分子模拟（RASPA2）、高通量计算生成数据；运用传统机器学习（XGBoost、SVM、RF）与图神经网络（CGCNN/MEGNet） 构建预测模型；结合可解释AI（SHAP、SISSO） 揭示构效关系。课程突出跨学科融合、全流程实战，通过案例实践与文献复现，培养从数据清洗、模拟计算到机器学习建模与虚拟筛选的完整研究能力。
【专题二：人工智能与数据驱动方法加速金属材料设计与应用】
系统讲授数据驱动材料设计的全流程方法。内容涵盖：Python数据分析、描述符工程（Matminer）、经典与集成机器学习（随机森林、XGBoost），并延伸至主动学习、多目标优化等前沿策略。课程以高温合金、钛合金为案例载体，强调代码实践与理论结合，贯穿特征提取、模型构建、超参数调优到物理信息/灰箱模型、可解释AI（SHAP） 的完整研究链路，旨在培养解决材料研发实际问题的科研与工程能力。
【专题三：聚合物及复合材料AI应用】
覆盖聚合物材料的AI设计与性能预测。从特征工程到机器学习与深度学习，实战演练应力应变预测、生成式设计及高通量筛选，并利用SHAP等进行可解释分析，驱动材料逆向设计。

详查：https://mp.weixin.qq.com/s/rsSgrmwHYLbU8pehPjHeYw
某公某号：研而有信er